《Agent模拟原理》.ppt

Agent模拟原理 4.1 多Agent模拟 4.2 元胞自动机模拟 北京林森科技培训材料 4.1 多Agent模拟 4.1.1 多Agent模拟原理 20世纪70年代，人工智能领域启用了Agent的概念，其含义指，分布式系统由多个Agent组成，Agent之间以及Agent与环境之间的活动都是并发的，具有自主性、交互性、反应性和主动性特征，常简称为多智能体。 1）多Agent建模原理 主要特征：Agent之间的简单规则，导致宏观复杂的模式。 理论基础：涌现原理、自组织原理。 北京林森科技培训材料 （1）涌现原理 涌现这个概念在复杂性研究中非常重要。当低层次单元间交互导致高一层次新的现象发生时，我们称之为涌现。如温度是分子运动的涌现，单个分子没有温度特性，但是许多分子就涌现出温度。 （2）自组织原理 自组织关注的是一个机体或组织自产生、自维持的现象。在社会、经济、管理领域，系统中也存在大量的自组织聚集的现象，如城市、供应链、企业集群、专业市场等。 北京林森科技培训材料 2）多Agent建模过程 （1）通过实际系统分析，建立多Agent模型 a. 确定Agent类型及数目 即分析被模拟对象的基本组成。例如社会系统中的社会组织有权利组织、盈利组织等不同类型，那么，就可以分别用不同类型的Agent来代表；权利组织、盈利组织有几个，那么相应的不同类型的Agent就有几个对象。又如，管理系统中“人”大致分为管理者和普通员工两类，那么，就可以分别用两类Agent来代替，并根据管理者和普通员工的人数来设置相应的对象的个数。 北京林森科技培训材料 b. 确定Agent的属性 Agent的属性如“人”的人性特征（是社会型、还是经济型？）、工作态度（是积极还是消极？）等。又如盈利组织的组织文化、生命周期阶段、市场竞争力等。一般来说，有的Agent的属性，就是模拟输出要得到的东西，我们的模拟目的，就是要得到这些属性值随时间的变化。 c. 分析Agent的行为 分析现实系统中每个Agent的行为，这要从两两Agent之间的相互作用来分析，包括：不同类型Agent之间、以及同类型Agent之间。例如经济系统中，政府Agent调整银行Agent的贷款利率，那么这个“调整”就是政府Agent的行为，即政府对象发给银行对象的消息。居民Agent之间就是否购买房产商Agent的商品房，而相互传播观念，那么，“观念”就是居民对象的属性，“更改观念”是居民对象的方法。 北京林森科技培训材料 d. 分析Agent行为的原因 Agent行为发生的原因，即Agent采取行动的条件，包括两个方面： 一是Agent之间互动的规则。例如管理系统中，企业Agent根据经济效益，决定是否裁减员工Agent；员工Agent根据员工群体之间的行为规范要求（社会场的影响）、以及管理者Agent在物质上的激励措施，权衡自己是否为企业卖力（即提高员工Agent的工作努力度）。 二是Agent采取行动要具备什么样的外部环境。例如股票市场中，每个投资者的行为（买、卖、持有）发生，除了受相互之间的影响，还受外部环境的影响，这个外部环境就是政府的宏观政策。 北京林森科技培训材料 （2）运用计算机语言，建立多Agent模拟模型 a. 搭建一个平台 即建立一个模仿现实系统中Agent相互影响、相互作用的一个平台，类似于沙盘模型的一个台面。模拟运行时，Agent就在该台面上活动。 b. 确定Agent的空间特征 即确定每个Agent的空间位置是移动的还是静止的。如果是移动的，那么每个Agent就可以在平台上到处移动，与相遇的Agent或资源发生行为互动；Agent如果是静止的，那么每个Agent在平面上的各自的位置都相对固定，只与其周边的Agent发生行为互动，元胞自动机就是按这种方式运行的。 c. 实现所有Agent行动的并发过程 在现实系统中，所有Agent的行动是同时发生的，不是一个一个地进行的，这就要求编程实现时要采用并行处理方式，不能是串行方式。而计算机CPU的工作方式在理论上是无法实现并行方式的。因此，并行模拟一直是计算机模拟领域的热门研究课题。 Agent建模与模拟软件：已出现的多Agent建模与模拟软件有多种， Swarm、Reparst、NetLogo、AnyLogic 北京林森科技培训材料 4.1.3 区域经济系统Agent模拟 宏观经济学原理从总量均衡的角度解释区域经济系统的宏观运行现象，微观经济学原理则关注其底层的